État des connaissances sur l'expérience des couples lors de l'hospitalisation de la femme en raison d'une grossesse à risque élevé
Bibliographic record
Abstract
La prise en charge des grossesses à risque élevé (GARE) est en émergence, laquelle peut nécessiter une hospitalisation de la femme. En sciences infirmières, l’expérience des couples vivant cette hospitalisation est peu connue, puisque l’événement a davantage été abordé selon une perspective maternelle. Certains auteurs suggèrent néanmoins qu’une perspective systémique soit adoptée, pour comprendre la complexité du phénomène et guider le développement d’interventions infirmières. Afin de clarifier la compréhension du phénomène, une recension des écrits a été réalisée. Cet article a pour but de présenter l’état actuel des connaissances sur l’expérience de couples dont la femme est hospitalisée en raison d’une GARE en la mettant en parallèle avec la pratique infirmière actuelle dans le contexte de pratique de l’auteure principale. Les principaux thèmes émanant de cette recension sont : donner un sens à l’hospitalisation anténatale, s’organiser pour faire face au danger, gérer le stress et l’anxiété suite à l’hospitalisation et avoir besoin l’un de l’autre. Il s’en suit une réflexion sur des orientations possibles de la recherche et de la pratique infirmière vers une perspective systémique constructiviste, tenant compte des relations entre les conjoints et le contexte d’hospitalisation. Finalement, l’élaboration d’un modèle illustrant la pratique infirmière actuelle est présentée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".